sábado, 27 de outubro de 2018

Por uma declaração universal dos direitos dos dados


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Artigo primeiro: nenhum dado estatístico deveria ser torturado para confessar aquilo que os autores querem que ele confesse. 
Parágrafo único: conclusões obtidas sob tortura não poderão ser utilizadas em diretrizes. 

Começaria assim, seu eu pudesse escolher, a declaração universal dos direitos dos dados.

Durante muitos e muitos séculos, a tortura foi utilizada para extrair confissões. E o maior exemplo foi a Santa Inquisição. Pessoas eram acusadas de bruxaria, eram presas e barbaramente torturadas, e a única forma de interromper o suplício era CONFESSAR. Confessar o quê? Qualquer coisa que o torturador quisesse ouvir. Claro que, ao confessar que, de fato, eram bruxas, as pessoas eram condenadas à morte. Mas a morte era melhor do que a tortura. Michael Shermer, em artigo da Scientific American, nos conta uma história interessante de como a prática começou a ser questionada, pela primeira vez, durante o iluminismo:


Conforme relatado pelo autor e jornalista Daniel P. Mannix, durante o período de loucura sobre bruxaria na Europa, o duque de Brunswick, na Alemanha, convidou dois estudiosos jesuítas para supervisionar o uso da tortura pela Inquisição para extrair informações das bruxas acusadas. “Os inquisidores estão cumprindo seu dever. Eles estão prendendo apenas pessoas que foram implicadas pela confissão de outras bruxas”, relataram os jesuítas. O duque estava cético. Suspeitando que as pessoas vão dizer qualquer coisa para interromper a dor, ele convidou os jesuítas para se juntar a ele na masmorra local para testemunhar uma mulher sendo esticada em um instrumento de tortura. "Mulher, você é uma bruxa confessa", ele começou. “Eu suspeito que esses dois homens sejam bruxos. O que você me diz?" E então ordenou: "carrascos, girem a roda mais uma vez". Os jesuítas não conseguiram acreditar no que ouviram a seguir. "Não, por favor pare!", a mulher gemeu: “Você está certo! Eu tenho visto muitas vezes eles no Sabá. Eles podem se transformar em cabras, lobos e outros animais ... Várias bruxas tiveram filhos deles. Uma mulher até teve oito filhos com esses homens! As crianças tinham cabeças como sapos e pernas como aranhas". Virando-se para os jesuítas espantados, o duque perguntou: E agora? Devo colocar vocês na roda até que confessem?

***

A epidemiologia surgiu, como o nome sugere, para investigar epidemias. Seu emprego como método de tortura de dados veio muito depois. O pai da epidemiologia foi o médico inglês John Snow, que desvendou a origem de uma epidemia de cólera em Londres, no século 19. Ainda não se sabia que infecções eram causados por micro-organismos, e o Dr. Snow levantou dados sobre os casos, e os colocou num mapa:


Os pontos pretos são CASOS. É evidente que se irradiam a partir de uma determinada rua, no centro do mapa.
Os casos se concentravam ao redor da Broad Street, em especial próximo a uma bomba de água localizada naquela rua. Quanto mais próximo, mais casos. Quanto mais distante, menos casos. Assim, ele concluiu que havia algo de errado com aquela água, e conseguiu persuadir as autoridades (a muito custo) a corrigir o problema.

Veja bem, para este tipo de investigação simples, os dados falam por si. As hipóteses levantadas são relativamente fáceis de compreender, e o experimento necessário para corroborar a hipótese é bastante óbvio (deixar de usar a água contaminada resolveu a epidemia).

Mas, e quando os dados não são tão óbvios? E quando os dados são contraditórios, confusos, apresentam mais ruído do que sinal? E quando os inquisidores já têm opinião formada, e decidem torturar os dados, para que eles confessem? Assim como durante a Inquisição, uma vez que alguém tenha sido acusado de bruxa, não há outra chance a não ser confessar. Com os dados, não é diferente. Uma vez que um pesquisador esteja convencido sobre algo, os dados não têm muita escolha. Você pode achar que eu estou exagerando. Mas é apenas porque você ainda não conhece os instrumentos de tortura da epidemiologia.

Antes de mais nada, para aquecer, leia as seguintes postagens:

O viés do paciente bem comportado
Reductio ad absurdum

Ok? Leu? Então, vamos lá:

1) Primeiro instrumento de tortura dos dados: a análise multivariada.
Suponhamos (trata-se de exemplo completamente fictício) que eu queira avaliar a associação entre o consumo de vitamina D e pneumonia. Minha hipótese é a de que vitamina D proteja contra pneumonia. Parece um trabalho simples. Basta escolher uma população de, digamos, 10 mil pessoas, ver quem toma vitamina D e quem não toma, e quem teve pneumonia e quem não teve e pronto, saberemos se há associação entre essas duas coisas (lembrando que isso não significa que uma coisa é CAUSA da outra). Porém, para minha surpresa, eu descubro uma associação diferente da que eu imaginava: quanto maior o uso de vitamina D, mais pneumonia. Mas eu achava que vitamina D deveria proteger. Então, e chamo o bioestatístico. E ele observa o seguinte: pacientes mais velhos usam mais vitaminas, e pacientes mais velhos têm mais pneumonia. Então, será que a influência da variável idade não está obscurecendo o (suposto) efeito protetor da vitamina D? Como resolver isso? Já sei! Vamos fazer um AJUSTE matemático para IDADE. Então, dentre as várias bases de dados de OUTROS estudos sobre a influência da idade na pneumonia, eu escolho uma para achar um coeficiente para aplicar no meu modelo matemático. Então, eu descubro que renda também tem influência tanto em pneumonia como em uso de vitaminas. Sem problemas! Vamos fazer um ajuste para renda - mais uma equação. Ao fim e ao cabo, teremos feito vários ajustes para diversas variáveis - uma ANÁLISE MULTIVARIADA. E agora os dados mostram o que eu quero - mais vitamina D está associado com MENOS pneumonia. Mas, afinal, vitamina D ajuda a prevenir pneumonia? Para saber isso, seria necessário fazer um ensaio clínico randomizado - somente um experimento é capaz de responder essa pergunta. Mas a análise multivariada nos deixou mais próximo da verdade, certo? CERTO?

John Ioannidis, o metapesquisador mais iconoclasta da história, publicou um estudo clássico em 2015, no qual demonstra cabalmente que é possível obter resultados completamente opostos, de acordo com o tipo de análise multivariada que se faça:

As chamadas "vibrações de efeito", às quais Ioannidis se refere, são os efeitos, maiores ou menores, num sentido ou noutro, que você obtém com OS MESMOS dados epidemiológicos observacionais, dependendo das variáveis e dos coeficientes que você escolher. A vitamina E, por exemplo, pode reduzir OU aumentar a mortalidade, dependendo do modelo que você utilizar.  

Este elegante artigo demonstra que, em estudos observacionais/epidemiológicos, a seleção de determinadas variáveis (que o bioestatístico pode escolher à vontade, em um buffet que beira o infinito) pode determinar resultados COMPLETAMENTE OPOSTOS com os MESMOS dados. Os dados, quando torturados com essa ferramenta, basicamente podem confessar o que você bem entender.

E quem disse que os bioestatísticos se prestam a essa função de torturadores? Bem... eles mesmos!



Neste artigo recente, 522 bioestatísticos foram questionados sobre seu papel em extrair confissões de dados observacionais sob tortura:


Os 4 pedidos inapropriados relatados com maior frequência e classificados como “mais graves” por pelo menos 20% dos inquiridos foram, por ordem de frequência, a remoção ou alteração de alguns registos de dados para melhor apoiar a hipótese da pesquisa; interpretar os resultados estatísticos com base nas expectativas, e não nos resultados reais; não reportar a presença de dados essenciais faltantes que pudessem introduzir vieses nos resultados; e ignorar violações de suposições que mudariam os resultados de positivos para negativos.
Conclusão:Esta pesquisa sugere que os pesquisadores freqüentemente fazem solicitações inadequadas de seus consultores de bioestatística em relação à análise e ao relato de seus dados.
Como se vê, não se trata de especulação ou teoria de conspiração. É um fato - os dados são torturados, e quem afirma isso são seus próprios torturadores.

Precisa de mais exemplos?


Neste incrível estudo, 29 times de investigadores (com um total de 61 analistas) receberam OS MESMOS dados para analisar. Aqui, não se trata de assuntos ligados à saúde, mas, enfim, são dados de um estudo observacional, e as mesmíssimas considerações se aplicam. Os dados referem-se a a racismo, avaliado pela seguinte questão: será que os árbitros de futebol têm maior tendência a dar cartão vermelho para jogadores negros do que brancos?
Os times receberam dados sobre 2053 jogadores e 3147 interações dos mesmos com os árbitros. Uma série de variáveis foram fornecidas, incluindo tom de pele, nacionalidade, peso, altura, posição do jogador, e muitos outros.
O resultado? 

Observe a tabela acima: um número 1 significa que não houve influência da cor do jogador. Um número acima de 1 significa que os árbitros tinham maior probabilidade de dar cartão vermelho para jogadores negros. Um número abaixo de 1 significa o contrário - menor risco de cartão para jogadores negros.

O que se pode observar?


  1. Que a maioria das análises indica que parece haver uma tendência maior dos árbitros a darem cartão vermelho para jogadores negros;
  2. Que diferentes times de investigadores escolhem diferentes métodos de análise (tortura) de dados;
  3. Que alguns times obtiveram resultados EXTREMOS e OPOSTOS: desde 0,89 (ou seja, havia 11% MENOS chance de jogadores negros receberem cartões) até 2,93 (ou seja, 193% mais chances de jogadores negros receberem cartões).
O que esse experimento nos traz de ÚNICO? É que, no mundo real, JAMAIS ficaríamos sabendo dessa grande variedade  de resultados? Sabe por quê? Por causa do nosso próximo instrumento de tortura: o Viés de Publicação.

Existe um antigo ditado sobre o jornalismo que diz mais ou menos assim: "o cachorro morder o menino não é notícia; o menino morder o cachorro é que é notícia". Não se costuma publicar o que é trivial. Costuma-se publicar o que atrai a atenção dos leitores (ou dos internautas). Isso não é diferente nos periódicos científicos. Do ponto de vista científico, é tão interessante publicar resultados negativos quanto positivos. Mas a realidade é que existe um viés de publicação: a maioria dos estudos que mostram que X NÃO está associado com Y acaba mofando em uma gaveta, enquanto aqueles que mostram que X é altamente correlacionado com Y acabam publicados. Mas, diferentemente do que acontece no caso do artigo acima, sobre os cartões vermelhos, VOCÊ JAMAIS SABERÁ sobre as dezenas de análises dos dados que não encontraram nenhuma associação!!! Você lerá apenas o estudo que, em virtude de escolhas feitas na FORMA de torturar os dados, obteve uma confissão. Resultados positivos são sexy. Resultados positivos e alinhados com o senso comum são ABSOLUTAMENTE IRRESISTÍVEIS, serão publicados nos periódicos científicos mais renomados, e gerarão as notícias dos portais de internet e programas de televisão.

Apenas para que fique bem claro: no mundo real, se diversos grupos de pesquisadores estivessem debruçados sobre os mesmos dados, no caso do futebol, você NÃO saberia nada sobre essa pluralidade de resultados. Você veria apenas uma manchete sobre um dos resultados extremos. E acharia que isto é A VERDADE.

Há mais de 13 anos, John Ioannidis escreveu um artigo magistral sobre todos esses assuntos:



O título é, literalmente, "Por que a maioria dos achados de pesquisas publicadas é falso"?

Neste artigo, Ioannidis modelou matematicamente a questão. A escolha do título não é retórica. Há a demonstração matemática de que um estudo publicado, isoladamente, tem mais chance de ser falso do que verdadeiro (pense neste aqui, por exemplo). Dentre os vários corolários citados pelo autor, três são especialmente relevantes para a nossa discussão sobre a tortura de dados epidemiológicos:


 - Neste corolário, o autor explica como o excesso de flexibilidade na tortura de dados (com diferentes modelos analíticos) pode transformar resultados que seriam "negativos" em "positivos".



- Neste corolário, o autor explica que, quanto maiores os conflitos de interesse, sejam eles de natureza financeira ou ideológica, maiores as chances de o resultado do estudo ser falso. Lembre-se: os dados, se torturados, irão SEMPRE confessar aquilo que o torturador QUER escutar.


 - Neste corolário, o autor aborda o que talvez seja o mais relevante do ponto de vista da epidemiologia nutricional: que áreas de pesquisa mais "quentes", isto é, em que há muito interesse e muitos times diferentes trabalhando com grandes bases de dados e total liberdade de escolha de variáveis, hipóteses e métodos de análise, a probabilidade de encontrar-se correlações positivas, que são logo desmentidas por outros grupos (muitas vezes a partir dos MESMOS dados), é imensa. Treze anos depois, o estudo dos cartões vermelhos, acima, comprovou exatamente isso. Mas, lembre-se: apenas os resultados extremos - os "outliers" - acabam sendo publicados. E esses são os resultados com MENOR probabilidade de estar certos!

O que eu sugiro que se faça então? Vou deixar que o próprio John Ioannidis responda:


Traduzindo: em entrevista à CBC news, Ioannidis disse "A epidemiologia nutricional é um escândalo. Ela deveria simplesmente ser jogada no lixo".

Eu concordo. Aliás, estou convicto de que a epidemiologia nutricional matou mais gente do que as duas Grandes Guerras, somadas. Afinal, não é por outro motivo que as pessoas têm medo de comer abacate ou ovos ("muita gordura"), mas acham que é normal comer cereal adoçado com açúcar mascavo orgânico, com leite desnatado e suco de laranja, pavimentando o caminho para a síndrome metabólica, a esteatose e o diabetes. O pobre John Snow, se soubesse o perverso efeito-borboleta que estava colocando em movimento no século 19 em Londres, talvez pensasse duas vezes antes de mandar fechar o poço com cólera.

Se eu pudesse fazer um pedido ao gênio da lâmpada, seria o seguinte: "que a epidemiologia volte a ser usada para desvendar epidemias". Ou, no máximo, para levantar hipóteses. Mas que nunca, NUNCA MESMO, a epidemiologia nutricional, sua gêmea do mal, possa ser usada para determinar medidas de saúde pública, antes que ensaios clínicos randomizados sejam conduzidos. 

Você não está chegando mais próximo da verdade do que a inquisição medieval, ao basear suas condutas em confissões obtidas sob tortura. Os dados, submetidos ao suplício estatístico, irão confessar o que seus algozes quiserem que eles confessem. Que o iluminismo do século 17 lance luz sobre a nutrição do século 21.

sexta-feira, 26 de outubro de 2018

ablc.org.br






É com muita satisfação que comunicamos que o site da Associação Brasileira LowCarb já está no ar!! A ABLC é uma instituição sem fins lucrativos, que não aceita fundos da indústria farmacêutica e alimentícia. A sua participação nesse processo é essencial para que ela permaneça forte e independente. 

Graças à generosidade dos contribuintes, poderemos levar adiante a MISSÃO, que é disseminar a boa informação e boa ciência, e criar novas diretrizes no que diz respeito ao estilo de vida Low Carb, bem como lutar pela sua normatização, através do processo de certificação.

Associe-se você também!! Ajude a divulgar a ABLC. Com a contribuição de todos, seremos fortes e representativos.

Por que precisamos de uma Associação?

  • Para ajudar a normatizar as definições nesta área;
  • Para oferecer respostas oficiais sobre notícias falaciosas;
  • Para escrever e publicar diretrizes baseadas em evidências sobre low carb, que possam servir de base à atuação de profissionais de diversas áreas e especialidades;
  • Para apoiar eventos educativos;
  • Para promover a certificação de produtos através do Selo LowCarb;
Apoie essa iniciativa, que é a primeira do gênero NO MUNDO. Vamos fazer história juntos.

Contamos com sua colaboração!!

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sábado, 13 de outubro de 2018

Exercício de futurologia - as críticas previsíveis do programa de TV

Estou escrevendo em um sábado (13/10/2018). Fiquei sabendo que um programa de TV falará, amanhã à noite, sobre os "perigos" da "dieta sem carboidratos". E isso provocou uma preguiça antecipada, na linha de "que droga, vou ter que ocupar parte da minha segunda-feira, um dia regular de trabalho, retificando coisas que serão ditas no domingo". Afinal, isso se repete com assustadora regularidade.

Foi aí que tive a ideia: e se eu fizesse a postagem ANTES? Afinal, não saiu nenhum novo ensaio clínico randomizado sobre low-carb. De modo que "os perigos", as fake news (para usar um termo em voga) serão requentados, os mesmos de sempre, e que já foram discutidos anos atrás aqui no blog, e carecem de suporte científico.

Então, para que fique bem claro, eu não tive acesso a ninguém da emissora de TV em questão, sei apenas o que consta na manchete:

Proponho, aqui, uma espécie de JOGO: quantos dos falsos argumentos abaixo serão empregados? Qual proporção das afirmações do programa serão baseadas em ensaios clínicos randomizados, e o quanto será baseado na falácia da autoridade? Amanhã, saberemos. Com vocês, minhas previsões sobre os argumentos que serão usados no programa de amanhã.

1) Dieta da moda. Aqui, emprega-se a falácia lógica ad hominem:

Ad hominem: Atacar o carácter do oponente ou alguma característica pessoal, em vez de enfrentar o seu argumento.Os ataques ad hominem podem tomar a forma de um ataque aberto a alguém ou, de um modo mais subtil, levantar dúvidas sobre o seu carácter ou atributos pessoais. O resultado desejado com um ataque ad hominem é minar o oponente sem realmente enfrentar o seu argumento ou apresentar um argumento próprio convincente.
Dizer que low-carb é uma "dieta da moda" não é um argumento. Há coisas que estão na moda e são ruins, e outras são ótimas. Praticar exercícios físicos está na moda. Isso não diz nada a respeito dos exercícios. Agora, quando se tenta denegrir uma estratégia qualquer por estar "na moda", isso diz muito a respeito da falta de reais argumentos por parte de que em o faz. O ad hominem é uma das falácias lógicas mais desprezadas na argumentação e na retórica.

2) Falácia da autoridade. Há uma postagem inteira sobre isso aqui no blog. 
O que é a falácia de autoridade? É a ideia de que um argumento é inerentemente válido por ter sido proferido por uma figura que consideramos uma autoridade.
Exemplos: professores, médicos, economistas, jornalistas, pessoas famosas.
Figuras de autoridade serão usadas na reportagem. O que importa são referências bibliográficas de alto nível de evidência. Não importa QUEM fala. Prevejo que as figuras de autoridade apenas recitarão, como se verdades fossem, os argumentos falaciosos que se seguem, sem indicar referências bibliográficas válidas. Caso alguma referência seja citada, será de natureza observacional (veja o item 12, abaixo).

3) Esta dieta não é balanceada
Balanceado significa, literalmente, equilibrado. Primeira pergunta: onde estão, na literatura científica de alto nível de evidência, os indícios de que tal equilíbrio produza melhores desfechos de saúde? Uma dieta com equilíbrio perfeito dos três macronutrientes teria 33% de carboidratos, 33% de proteína e 33% de gordura. Isto é seria uma dieta low-carb moderada, de alta proteína, e de baixa gordura. Ou seja, seria literalmente a "dieta da proteína". É essa dieta que está sendo defendida pelas autoridades que (prevejo) serão entrevistadas? É claro que não!! A dieta que (prevejo eu) será defendida no programa contém 60% de carboidratos, 15% de proteínas e 25% de gorduras. Mas esta é EVIDENTEMENTE uma dieta DESBALANCEADA. Tem uma quantidade desproporcional de carboidratos, uma quantidade pequena de proteínas e é francamente low-fat. Veja bem, eu não tenho nenhum problema com essa desproporção, até porque seria ridículo definir, arbitrariamente, que os macronutrientes deveriam ser todos iguais (que seria o real significado de balanceado). Uma dieta "balanceada" mataria tanto um leão quanto um coelho. Para um coelho, a dieta evolutivamente adequada seria 100% vegetais, e para um leão 100% carne. O que é lamentável é o emprego completamente injustificado do termo BALANCEADO por quem prega uma dieta COMPLETAMENTE desproporcional como a da pirâmide alimentar, com 60% de carboidratos. Tal termo não deveria ser utilizado no que diz respeito à nutrição, pois no fundo ele apenas traduz um senso de superioridade moral (pois "balanceado" soa como "bom, justo e correto") por parte de quem o emprega, mas obviamente 99% das pessoas nunca perdeu 5 minutos para apreciar o quão ridículo este adjetivo é quando aplicado desavergonhadamente a uma dieta high-carb, low-fat. Uma dieta low-carb também não é balanceada - e isso é obviamente uma virtude. É graças à sua baixa quantidade relativa de glicose biodisponível que low-carb favorece a oxidação das gorduras e consequente melhora da síndrome metabólica, resistência à insulina, diabetes e sobrepeso. Na realidade, NINGUÉM nesse embate de ideias está defendendo uma dieta balanceada. Apenas ocorre que os defensores da dieta high-carb, low-fat apropriaram-se indevidamente do termo como estratégia de marketing. O que interessa são os ensaios clínicos randomizados comparando essas duas dietas desbalanceadas: low-carb e low-fat. E, nessa comparação, low-fat nunca foi superior.

4) Esta dieta é ruim pois elimina um grupo inteiro de alimentos. Deixando um pouco de lado o fato de que o que define se uma estratégia é boa ou não é o conjunto dos ensaios clínicos randomizados, e não considerações de natureza conceitual como essa, faço a seguinte pergunta: por que essa objeção não é feita contra as dietas vegetariana/vegana? Por que as diretrizes vigentes nos EUA inclusive sugerem uma dieta vegetariana como recomendável e saudável quando a mesma -  agora sim, de fato - elimina um grupo inteiro de alimentos? O argumento é completamente falacioso. Dentro dos grupos, opções são feitas visando um objetivo. Assim como numa dieta high-carb low-fat o peito de frango sem pele será escolhido em detrimento da sobrecoxa com pele para que o objetivo de consumir pouca gordura seja atingido, sem que o frango precise ser eliminado do cardápio, algo semelhante ocorre em uma estratégia low-carb: o morango será escolhido em detrimento da banana para que o objetivo de consumir pouco açúcar seja atingido, sem que as frutas sejam eliminadas do cardápio. No entanto, tal argumento que (prevejo eu), será usado no programa de TV é empregado como arma em outras situações de forma assimétrica. Por exemplo, a dieta paleolítica (que não é nosso assunto aqui hoje) de fato elimina um grupo inteiro de alimentos - os laticínios. E é criticada por causa disso (sem levar em conta os ensaios clínicos randomizados que mostram bons desfechos). No entanto, as MESMAS pessoas e instituições não criticam o veganismo quando o mesmo grupo de alimentos é eliminado, pois agora os motivos da eliminação deste grupo inteiro de alimentos é natureza moral. Ao menos nesse blog, a lente usada para avaliar a adequação de uma estratégia são os desfechos de saúde, avaliados por ensaios clínicos randomizados.

5) Até perde-se peso, mas depois as pessoas não conseguem seguir, e ganham todo o peso novamente. Isso não é um argumento contra low-carb, isso é a descrição do que ocorre, na média, com QUALQUER estratégia de reeducação alimentar. Aliás, isso descreve o comportamento de qualquer grupo humano (tomado como um todo, levando-se em conta a MÉDIA de seus indivíduos) no que diz respeito a literalmente QUAISQUER estratégias de mudança de estilo de vida. Como já escrevi em outra postagem:
(...) Mas, veja, isso é verdade para TODA E QUALQUER intervenção de estilo de vida, seja exercício, cessação de tabagismo, ou absolutamente qualquer tipo de dieta, não porque as coisas deixem de funcionar com o tempo; evidentemente, é porque a MÉDIA das pessoas DEIXA de seguir a orientação. Se fôssemos usar este argumento, não recomendaríamos nenhuma modificação de estilo de vida - sabemos que em 24 meses a maioria das pessoas não estará mais seguindo a recomendação. Para fazer uma recomendação, o que importa é saber sua EFICÁCIA, isto é, se ela funciona QUANDO implementada. Não fumar é melhor do que fumar, por isso recomendamos que se pare de fumar, MESMO sabendo que a maioria das pessoas estará fumando em 24 meses. E é por isso que recomendamos low-carb para diabéticos, porque a EFICÁCIA (que é melhor aferida nos primeiros 90-180 dias dos estudos, quando as pessoas ainda estão seguindo a estratégia) é indiscutível. Se a baixa efetividade (isto é, o resultado para a média das pessoas no mundo real, levando em conta que a maioria das pessoas desiste) não nos impede de recomendar a cessação do tabagismo e a prática de exercícios físicos, também não deve nos impedir de indicar low-carb para os pacientes diabéticos. Isso é óbvio.
Se dependêssemos de sucesso garantido em recomendações de estilo de vida, não recomendaríamos nada para ninguém. Uma estratégia só funciona quando é implementada. Que poucas pessoas continuarão a implementar qualquer estratégia no longo prazo é uma parte triste da condição humana, mas se isso for a base para não recomendar algo sabidamente eficaz, estaremos condenados ao niilismo perene. E, para saber se low-carb é eficaz ou não, o que importa são os ensaios clínicos randomizados. Especialmente durante o período inicial do estudo, no qual a estratégia está sendo seguida adequadamente pela maioria dos participantes.

6) Perde-se massa magra (músculos). Toda e qualquer estratégia de perda de peso pode produzir algum grau de perda de massa magra. TODA, e isso NÃO é maior em low-carb. Há apenas duas estratégias para mitigar isso. Exercício resistido (exemplo, musculação) e aumento do consumo de proteínas. Mas e os ensaios clínicos randomizados, o que mostram? Mostram que low carb produz perda DE GORDURA, mais do que qualquer outra coisa. Eu prevejo que esse argumento será usado no programa de TV. E, como sempre, não haverá estudos para corroborar a afirmação, que será totalmente baseada em falácia de autoridade. Já aqui, você pode ver os estudos que estão citados na seguinte postagem, bem como esse outro estudo em atletas de crossfit, e avaliar você mesmo quem tem razão, a literatura científica peer reviewed (experimental, pois não importam artigos de opinião) ou o especialista.

7) Pode sobrecarregar os rins. Isso é ridículo em dois níveis. O primeiro é o fato de que a literatura simplesmente não dá indicações nesse sentido. De fato, as duas principais causa de doença renal e hemodiálise, diabetes e hipertensão, SABIDAMENTE melhoram com low-carb. Há duas postagens inteiras neste blog (veja aqui e aqui) dedicadas exclusivamente a desmentir essa lenda urbana com estudos originais, incluindo um ensaio clínico randomizado robusto. O segundo nível é que, MESMO que uma dieta rica em proteínas fosse tóxica para os rins, isso seria irrelevante, visto que low-carb não é hiperproteica. Duvida? Sem problemas, este blog não se baseia em opiniões, aponta fontes primárias: confira, por exemplo, um dos maiores e mais bem feitos ensaios clínicos randomizados comparando low-carb, low-fat e dieta mediterrânea, e vá até a tabela 2. Ali, você irá constatar que o consumo de proteínas é igual nos três braços (dentro da margem de erro), muito embora o grupo low-carb pudesse comer quanto proteína desejasse. E este estudo não é uma exceção. Low carb é normoproteico, e isso deveria ser conhecimento básico para um profissional de saúde que fala sobre esse assunto.

8) Sobrecarrega o fígado. Há uma postagem inteira no blog sobre esta lenda. E mais uma especificamente sobre esteatose (gordura no fígado) e os benefícios de low-carb. Em resumo, o que sobrecarrega o fígado é álcool e medicamentos. E o ingrediente por trás da esteatose é o açúcar. Estudo recente, inclusive, mostrou que apenas 14 dias de uma dieta low-carb são capazes de reduzir significativamente a gordura hepática, e ao mesmo tempo melhorar os marcadores de risco cardiometabólico. Se um profissional de saúde lhe disser que low-carb faz mal para o fígado, fuja como se sua vida dependesse disso. Pois depende mesmo.

9) Esta dieta restringe fibras/vitaminas/nutrientes pois não possui grãos integrais.
Comecemos com o fato de que há duas metanálises da Cochrane sobre grãos integrais, a primeira indicando que não há evidências de benefício cardiovascular, e a segunda indicando que não há evidências de que exerçam um efeito protetor contra diabetes, de modo que conviria uma certa parcimônia e humildade no que diz respeito da frases que começam com "grãos integrais apresentam inúmeros benefícios COMPROVADOS para a saúde". Os únicos estudos que, sistematicamente, demostram benefícios comparam grãos integrais com grãos refinados. Ser melhor do que algo péssimo não é, obviamente, justificativa para afirmar que algo é bom. De forma que os alegados malefícios da retirada de algo cujos benefícios nem sequer foram comprovados repousa exclusivamente no fato de conterem fibras e micronutrientes. Se grãos fossem as únicas, os mesmo as melhores, fontes de fibras, vitaminas e minerais, eu concordaria. Mas, e a SALADA? De que forma, sem insultar a lógica e a inteligência, seria justificado submeter um diabético ao consumo de grandes quantidades de amido (grãos) apenas para que possa consumir a fina casca de fibra que os envolve? Com toda a riqueza de folhosas, vegetais de baixo amido e legumes disponíveis, que apresentam densidade nutricional ordens de magnitude superior a qualquer grão, quem precisa de grãos para atingir a suficiência de nutrientes? Sinto muito, mas há momentos em que é necessário pensar. De que forma a retirada de pão, massa, biscoitos, guloseimas, açúcar e farinhas diversas, e sua substituição por vegetais múltiplos, peixes, ovos, carnes, laticínios, nozes, castanhas e amêndoas teria qualquer efeito que não fosse o de MELHORAR a densidade nutricional? Não é ÓBVIO que o amido, este polímero de glicose desprovido de valor nutricional, semelhante em tudo ao açúcar exceto pela ausência de frutose, apenas dilui os nutrientes, reduzindo a quantidade dos mesmos por grama, ao mesmo tempo em que afeta de forma adversa a glicemia e a insulina dos indivíduos síndrome metabólica e diabetes? Para parafrasear a constituição dos EUA, há verdades que simplesmente são auto-evidentes.

10) Mas o cérebro precisa de glicose. Sim. E precisa de sangue também, mas isso não significa que você precise beber sangue diariamente. A analogia, grosseira, serve apenas para lembrar que o fato de o cérebro precisar de glicose não significa que você precisar consumir a glicose na sua dieta. Há uma postagem inteira sobre isso aqui no blog, e o resumo é que a gliconeogênese (produção de glicose pelo fígado) é capaz de manter a glicemia normal por tempo indeterminado (e os aminoácidos necessários vêm da dieta, e não dos músculos, reveja o tópico No.6, acima). Na verdade, o cérebro apenas depende primariamente de glicose em quem se alimenta de glicose. Nas pessoas que se alimentam com baixo carboidrato, até 75% das necessidades energéticas do cérebro são supridas por corpos cetônicos, o que parece oferecer uma série de vantagensIncontáveis pessoas (incluindo esse que vos escreve) consomem menos de 50 gramas de glicose por dia há muitos anos, e o fato de não estarmos em coma (e conseguirmos escrever postagens) é tudo o que você precisa saber sobre o tema, pois a realidade tem primazia sobre os mecanismos.

11) Low carb nunca foi testada por mais de 3 anos em estudos prospectivos para saber suas consequências a longo prazo. Pois é, mas nenhuma dieta foi (com exceção de low-fat, no WHI, que mostrou ser deletéria para pessoas com diabetes, o que sugere que seja ruim para mais de 50% das pessoas - que é o número combinado de obesos, diabéticos e pré-diabéticos), mas low carb é superior (ou, no mínimo, igual) em até 3 anos (veja aqui e aqui). Como os dados que possuímos são esses, até que os estudos de longo prazo sejam conduzidos, temos que nos ater às melhores evidências (de ensaios clínicos randomizados), e as melhores evidências favorecem low-carb, e desfavorecem low-fat. E, vamos combinar, 40 anos de pirâmide alimentar (que também nunca havia sido testada antes de ser implementada) redundaram em um desastre sem precedentes, de modo que não há muita dúvida sobre para qual lado o pêndulo se encaminha.

12) Low carb está associado com maior mortalidade em estudos observacionais. Um monte de coisas ridículas estão associadas com outras em estudos observacionais. Escrevi recentemente sobre isso. A verdade é que cerca de 80% dos achados de estudos observacionais revelam-se errados quando testados em ensaios clínicos randomizados. Eu disse oitenta por cento. Em outras palavras, uma afirmação oriunda de estudo observacional, especialmente epidemiologia nutricional, que é o pior dos tipos, tem uma probabilidade MUITO maior de estar errada do que correta. Recentemente, dois estudos observacionais com resultados completamente opostos foram publicados, um dizendo que restringir carboidratos reduz a expectativa de vida (veja aqui e aqui), e outro dizendo que mais queijo e mais carne estão associados com maior longevidade (veja aqui) assim como mais gordura e menos carboidratos (veja aqui). Por definição, um deles está errado. A rigor, ambos podem estar errados, e na verdade essas coisas podem não ter nenhum impacto sobre a longevidade. Estamos baseando condutas em especulações com chance de erro da ordem de 80%. A leitura das seguintes postagens pode ajudar:

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Há apenas uma semana Foi publicado online, no periódico Diabetes Care, o novo consenso conjunto da Associação Americana do Diabetes (ADA) e da Associação Europeia para o Estudo do Diabetes (EASD), no qual low-carb é reconhecida como uma das alternativas dietéticas válidas no manejo do diabetes, baseada no fato de ser efetiva e não possuir efeitos adversos (leia a postagem aqui).

Este novo consenso não contempla a dieta da lua, nem enemas de café, nem a mais nova superfood da lojinha de produtos naturais. Afinal, não se espera que DIETAS DA MODA figurem entre as alterativas recomendadas em um consenso científico desse porte.

Confesso que não pretendo assistir ao programa, pois a sensação de vergonha alheia me provoca uma dor quase física. Conto com vocês, leitores, para dizer quantas das 12 falácias acima foram, de fato, empregadas no programa de amanhã, dia 14/10/2018, e se esqueci de enumerar alguma, nesse exercício de futurologia.

sábado, 6 de outubro de 2018

Novo consenso internacional sobre diabetes tipo 2 - Low Carb agora é mainstream

Estive bastante ocupado nos últimos meses com o lançamento da Associação Brasileira Low Carb - por isso tenho postado pouco por aqui. Agora que já temos registro e CNPJ, em breve estaremos com o site no ar, e espero contar com a presença de todos os leitores por lá - a ABLC precisará do apoio de SÓCIOS para ser forte e representativa. Por ora, não deixe de seguir no Instagram: @ablc.org.br, com atualizações diárias.


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Mas a notícia de hoje não podia esperar. Foi publicado online, anteontem, no periódico Diabetes Care, o novo consenso conjunto a Associação Americana do Diabetes (ADA) e da Associação Europeia para o Estudo do Diabetes (EASD):


Low carb aparece agora como uma das opções padrão, sem ressalvas. Por exemplo:

1) Low carb está entre as opções
2) Na coluna "vantagens", está escrito: "sem efeitos colaterais"

No texto do artigo, se lê:


Em suma, há várias alternativas de intervenção dietética com bons resultados para diabetes tipo 2, sendo que low-carb produz reduções substanciais da hemoglobina glicada, mas apenas very low carb. Restrição moderada de carboidratos não é suficiente no contexto do manejo de diabetes. Isso não é novidade.

Os autores salientam que, após seis meses, os resultados já não são tão bons. Mas, veja, isso é verdade para TODA E QUALQUER intervenção de estilo de vida, seja exercício, cessação de tabagismo, ou absolutamente qualquer tipo de dieta, não porque as coisas deixem de funcionar com o tempo; evidentemente, é porque a MÉDIA das pessoas DEIXA de seguir a orientação. Se fôssemos usar este argumento, não recomendaríamos nenhuma modificação de estilo de vida - sabemos que em 24 meses a maioria das pessoas não estará mais seguindo a recomendação. Para fazer uma recomendação, o que importa é saber sua EFICÁCIA, isto é, se ela funciona QUANDO implementada. Não fumar é melhor do que fumar, por isso recomendamos que se pare de fumar, MESMO sabendo que a maioria das pessoas estará fumando em 24 meses. E é por isso recomendamos low-carb para diabéticos, porque a EFICÁCIA (que é melhor aferida nos primeiros 90-180 dias dos estudos, quando as pessoas ainda estão seguindo a estratégia) é indiscutível. Se a baixa efetividade (isto é, o resultado para a média das pessoas no mundo real, levando em conta que a maioria das pessoas desiste) não nos impede de recomendar a cessação do tabagismo e a prática de exercícios físicos, também não deve nos impedir de indicar low-carb para os pacientes diabéticos. Isso é óbvio.

Que low carb é eficaz para diabetes, e que quanto mais low-carb, melhor, não são novidades - é medicina baseada em evidências.

Mas a incorporação desses fatos no maior consenso das maiores organizações mundiais da área deve finalmente pacificar o assunto, para que possamos nos focar não mais em convencer os profissionais do óbvio (que comer menos glicose reduz a glicose), e sim em como ajudar as pessoas a implementar essa estratégia eficaz e segura.

quarta-feira, 26 de setembro de 2018

O mais recente ataque às dietas com baixo teor de carboidratos: ciência ou política?




A dieta com baixo teor de carboidratos tem demonstrado em ensaios clínicos reverter o diabetes, promover a perda ponderal e melhorar a maioria dos fatores de risco de doença cardíaca o que, logicamente, deveria prolongar o tempo de vida.[1,2] No entanto, um artigo recente publicado no periódico Lancet Public Health[3] ganhou as manchetes em todo o mundo ao declarar que uma dieta com baixo teor de carboidratos diminui o tempo de vida. Por que a desconexão? A resposta gravita em torno de dados intrinsecamente fracos do artigo do Lancet, promovidos por autores com um possível interesse em preservar o status quo.
Essa ressalva minimiza todo o resto, de tal forma que ignorá-la é como alardear a altura de um arranha-céu, desdenhando o fato de sua construção estar alicerçada na areia.

O artigo examinou dados do estudo sobre o risco de arteriosclerose nas comunidades (Atherosclerosis Risk in Communities, ARIC)[4], um projeto dos National Institutes of Health (NIH) que, desde 1987, acompanhou cerca de 15.500 homens e mulheres de meia-idade em quatro comunidades americanas. Dois dos autores do Lancet são membros do centro deste estudo em Minneapolis; os outros autores, todos de Harvard, não estão listados no ARIC como participantes do estudo.[5]

A alimentação com baixo teor de carboidratos não é realmente estudada neste artigo

É extraordinário que os autores tenham feito afirmações tão contundentes sobre as "dietas com baixo teor de carboidratos", já que o artigo definia essa dieta como contendo até 37% de calorias provenientes de carboidratos – o que não constitui "baixo teor de carboidratos" pelos mais recentes padrões de prática clínica. Evidências dos últimos cinco anos mostram melhora da saúde quando as quantidades de carboidrato são mantidas abaixo de 30% das calorias consumidas[6], com os maiores benefícios[6,7], como a reversão do diabetes tipo 2[8,9], observados com um teor muito mais baixo de carboidratos, ou dieta cetogênica, na qual os carboidratos normalmente totalizam entre 5% e 20% da alimentação[10,11].

Os limites da ciência observacional
Uma limitação fundamental do ARIC é que, como todos os estudos observacionais, ele só consegue mostrar associação, não causalidade. Os epidemiologistas que fazem esses estudos, muitas vezes, mencionam essa reserva de "somente associação", mas tendem a divagar. Porém, na verdade, essa ressalva minimiza todo o resto, de tal forma que ignorá-la é como alardear a altura de um arranha-céu, desdenhando o fato de sua construção estar alicerçada na areia.

Um estudo "somente de associação" nunca pode controlar inteiramente os fatores externos que os pesquisadores podem ou não ter avaliado. Por exemplo, o grupo de baixo teor de carboidratos do ARIC também apresentou índices mais altos de diabetes, maior média do índice de massa corporal (IMC), fumava mais e se exercitava menos. Assim, os piores resultados vistos no ARIC poderiam ser decorrentes de qualquer um desses fatores, ou de outros comportamentos prejudiciais que os pesquisadores não avaliaram ou não conseguiram avaliar.


Sem dúvida, a epidemiologia pode, sob certas condições[12], ser usada para sugerir relações de causa e efeito. O mais importante é que a associação precisa ser forte – por exemplo, o risco 15 a 30 vezes maior de contrair câncer de pulmão dos extremamente fumantes em comparação aos que nunca fumaram. No entanto, a associação encontrada no artigo do estudo do Lancet foi uma mera fração disso – abaixo de dois – que é considerada pela maior parte dos epidemiologistas como pequena demais para ser levada em consideração com seriedade[13].


Associações fracas estão repletas de outras questões que sabidamente comprometem a saúde, chamadas de fatores de confusão. Por exemplo, se o fato uma pessoa beber, fumar, fazer exercícios ou até mesmo ir à igreja tem ou não algum efeito sobre a saúde – ninguém realmente sabe o quanto; os pesquisadores precisam tentar ajustar cada um. Talvez algum fator desconhecido, como uma toxina ambiental, tenha comprometido a saúde de alguém. Os epidemiologistas não podem ajustar por isso, pois não terão medido isso.


Um exemplo pontual deste problema no ARIC é que o artigo não faz menção ao ajuste pelo consumo de álcool, um poderoso fator de confusão em termos de longevidade.


Por isso, o Dr. John Ioannidis, professor de Stanford e especialista em medicina baseada em evidências, escreveu em um artigo publicado recentemente no Journal of American Medical Association[14] que, considerando todos os problemas da epidemiologia nutricional, "a reforma já deveria ter sido feita há muito tempo". As afirmações desta ciência, quando testadas em ensaios clínicos, demonstraram, em duas análises separadas, serem corretas de 0% a 20% do tempo[15,16]. Isso significa que entre 80% e 100% do tempo, estão erradas.


Desmentido pelo padrão-ouro das evidências


O artigo do periódico Lancet declara que essa fraca evidência deve de alguma forma prevalecer sobre os dados muito mais rigorosos de ensaios clínicos controlados randomizados. Estes são considerados o padrão-ouro da ciência, simplesmente porque, quaisquer que sejam suas falhas, eles podem demonstrar causa e efeito. Essa ciência mais sólida é ignorada pelos autores do artigo do Lancet de duas maneiras.


Primeiro, eles dão pouca atenção aos ensaios clínicos com baixo teor de carboidratos, que agora somam mais de 70, com pelo menos sete mil pessoas. Os autores admitem essa literatura em meia frase, afirmando: "Embora muitos ensaios clínicos randomizados sobre dietas com baixo teor de carboidratos sugiram perda de peso benéfica em curto prazo e melhora do risco cardiometabólico (…)". Eles não reconhecem que as evidências sobre baixo teor de carboidratos incluem dois ensaios clínicos realizados durante três anos – o que é considerado tempo suficiente para eliminar qualquer efeito colateral negativo (mesmo não tendo encontrado nenhum).


Os autores do artigo do Lancet, ao recomendarem uma dieta "moderada" com 50% a 60% de carboidratos, também ignoram outro corpo de evidências de padrão-ouro – exatamente sobre essa dieta. A dieta com quantidade "moderada" de carboidratos e baixo teor de gordura foi, afinal, consagrada como a diretriz alimentar oficial para os norte-americanos há décadas. Desde o final dos anos 70, quando o Senado lançou os Dietary Goals for the United States – que mais tarde se tornaram a base da pirâmide alimentar – o objetivo número 1 do governo tem sido "aumentar o consumo de carboidratos para 55% a 60% da ingestão de energia (calórica)".


E, é claro, essa dieta, por ser uma política do governo, foi testada – em rigorosos ensaios clínicos financiados pelos National Institutes of Health. De fato, os NIH gastaram pelo menos um bilhão de dólares com esses ensaios clínicos com mais de 50.000 pessoas no total[17]. Os resultados foram que uma dieta pobre em gordura com uma quantidade "moderada" de carboidratos não combate nenhum tipo de doença – nem doenças cardíacas, obesidade, diabetes tipo 2 ou qualquer tipo de câncer – e não reduz a mortalidade.


Por que os autores do artigo do Lancet voltariam ao estágio de gerar uma hipótese sobre uma dieta que já foi testada e já teve sua deficiência constatada?


Dados fracos sobre a alimentação


Os dados do ARIC, quando revisados, são excepcionalmente fracos. Os participantes foram indagados sobre a própria alimentação apenas em duas ocasiões (1987-1989 e 1993-1995), após o que supostamente continuaram a comer exatamente da mesma maneira pelos próximos 15 anos ou mais. A moda da dieta mediterrânea fez sucesso; a indústria da junk food explodiu. Durante esses 15 anos, os hábitos alimentares americanos mudaram profundamente, mas o ARIC não capturou nada disso.


Além disso, o questionário alimentar do ARIC contém apenas 66 itens, em comparação com os 100 a 200 itens normalmente usados[18]. O questionário do ARIC nem parece ter sido independentemente validado ou publicado para avaliação externa, ou pelo menos não é citado no Lancet nem no artigo básico do ARIC sobre alimentação[19]. Em vez disso, o leitor é encaminhado para um questionário semelhante[20], com apenas 61 itens alimentares, da Harvard School of Public Health. Com tão poucas perguntas, muitos alimentos são perdidos, como os itens com alto teor de carboidratos, como pipoca, pizza e barras de granola. De fato, a Harvard informou[21] que o "total de carboidratos" do seu questionário não pode ser verificado quando devidamente ajustado por calorias.


As evidências de que esses dados sobre alimentação são falhos podem ser comprovadas pelo fato de a ingestão média de energia no ARIC ter sido de apenas 1.500 kcal por dia, o que é nitidamente menor do que o esperado para essa população (~2.000 kcal seria mais razoável), e sugere a omissão de muitos itens alimentares.


O questionário também foi tendencioso para as frutas e os vegetais, com 18 perguntas sobre esses itens, em comparação com apenas nove sobre todos os tipos de carnes frescas e processadas. Isto está fadado a criar uma avaliação parcial do consumo total de carne e alimentos de origem animal em geral, com maior probabilidade de viés dos resultados em favor de uma alimentação contendo predominantemente vegetais, como o artigo de Harvard de fato encontrou.


Evidências confiáveis?



Outro ponto crucial é que os índices de mortalidade informados no artigo do jornal não são índice de mortalidade reais, mas estimativas fundamentadas em várias suposições e dados incompletos, inerentes a qualquer exercício de modelagem estatística sobre um assunto complexo como alimentação e saúde.


Este problema é exacerbado por uma questão séria descoberta pela Dra. Zoe Harcombe [22], pesquisadora britânica, que descobriu que o pungente gráfico em forma de U ilustrando os resultados dos índices de morte do artigo não foi construído com os dados do artigo principal, mas em vez disso, com diferentes dados de seu anexo. Aqui, os autores não dividiram os participantes do estudo em grupos iguais de consumo de carboidratos, que teria sido a abordagem correta e objetiva. Em vez disso, criaram grupos de tamanhos diferentes, cobrindo gamas diferentes de consumo de carboidratos. O grupo que comeu menos carboidratos (0% a 30% de calorias) continha apenas 315 pessoas; o grupo do maior consumo (> 65%) continha 715. Por outro lado, os grupos na faixa intermediária de consumo continham algo entre 2.242 e 6.097 pessoas cada.


Os autores não deram explicações sobre o porquê de terem distorcido a distribuição de grupos dessa maneira. Ao fazer isso, no entanto, os índices de mortalidade nos grupos pequenos são menos confiáveis por causa do número limitado de pessoas.


"A confiança das estimativas nos extremos é mais difícil, já que poucas pessoas consomem dietas extremas", observou Andrew Mente, epidemiologista da McMaster University em Ontário (Canadá).


Também questionável foi a decisão dos autores do artigo do Lancet de descartar parte das evidências. Os pesquisadores eliminaram todos os dados sobre o consumo de carboidratos dos participantes que evoluíram com doença cardíaca, diabetes ou acidente vascular cerebral (AVC) antes da segunda consulta sobre alimentação "para reduzir potenciais fatores de confusão sobre modificações alimentares que poderiam surgir em decorrência do diagnóstico dessas doenças". Os autores não expõem quantos dados foram descartados, mas é preciso perguntar: para um estudo que examina a relação entre o consumo de carboidratos e os desfechos de doença, não são estes precisamente os dados mais relevantes? Seria imprescindível saber, por exemplo, o que aconteceu 15 anos depois com os pacientes que tiveram doença cardíaca e aumentaram o consumo de carboidratos em resposta ao conselho oficial do governo. Por conseguinte, parece que as evidências mais relevantes deste estudo foram excluídas e substituídas pelas estimativas dos próprios autores sobre os índices de mortalidade esperados.


Política e potenciais conflitos de interesse


Dadas as tendências institucionais em favor do status quo, poderia ser razoavelmente questionado se este artigo seria uma tentativa de parte do establishment nutricional de corroborar as orientações nutricionais de longa data do governo, que continua aconselhando a obter a maior parte das calorias dos carboidratos.


Na verdade, vários autores do artigo participaram ativamente da ciência por trás dessas diretrizes. Um dos autores, Eric Rimm, de Harvard, fez parte do comitê de especialistas para as diretrizes do governo em 2010. Dois outros autores são da University of Minnesota, lar do fisiologista Ancel Keys, autor da hipótese original de que uma alimentação com menor teor de gordura e maior teor de carboidratos beneficiaria a saúde. Na verdade, Henry Blackburn, o colega mais próximo de Keys e herdeiro de seu laboratório quando Keys morreu, é um dos líderes do estudo ARIC[23]. Nos últimos anos, ele e outros da universidade têm se preocupado em defender o legado de Keys de uma nova geração de cientistas que rejeitam o vilipêndio da gordura e do colesterol da alimentação[24]. Pode-se imaginar que este estudo possa fazer parte dessa defesa.


Outros conflitos de interesse importantes, ainda que não declarados, são de natureza intelectual e financeira. O Dr. Walter Willett, de Harvard, por exemplo, trabalha em estreita colaboração com grupos financiados pela indústria, como a Oldways [25] e o International Carbohydrate Quality Consortium [26], que fomentam ativamente o consumo de carboidratos. O Dr. Willett também tem sido há muitos anos paladino de uma dieta vegetariana rica em grãos[27], e palestrante assíduo no circuito de conferências veganas[28,29], bem como conselheiro sênior de mais de um grupo que preconiza uma dieta vegetariana rica em carboidratos[30,31].


Implicações para a prática clínica


No final, quem sai perdendo ao ler uma orientação especializada tão confusa é o público. Pacientes que estão se recuperando de diabetes e perdendo peso de forma sustentável fazendo dietas com baixo teor de carboidratos estão se deparando com manchetes alardeando que essa dieta vai matá-los. Talvez os pacientes até abandonem um regime que está deixando-os mais saudáveis. Dada a aparente segurança e eficácia das dietas com baixo teor de carboidratos para uma série de doenças prementes relacionadas com a alimentação, isso pode realmente prejudicar os pacientes.


Os médicos prescrevem as dietas com baixo teor de gordura e alto teor de carboidratos do governo há décadas, e os norte-americanos em grande parte aderiram[32]. No entanto, não temos visto melhora da saúde. Devemos abandonar novas abordagens promissoras respaldadas na mais rigorosa ciência em favor de dados fracos e especulativos? A resposta para uma conduta clínica baseada em evidências parece inequívoca.


Nina Teicholz é jornalista especialista em ciência, autora do The Big Fat Surprise, e diretora executiva da The Nutrition Coalition , grupo dedicado à política nutricional baseada em evidências. O Dr. Fabiano M. Serfaty, é endocrinologista, advisor do Medscape e diretor-médico da Clínica Serfaty no Rio de Janeiro, Brasil. Os autores informam não possuir conflitos de interesses financeiros. Ambos informam fazer uma alimentação com relativamente baixo teor de carboidratos e o Dr. Serfaty prescreve essa dieta em sua clínica.


Referências


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Citar este artigo: O mais recente ataque às dietas com baixo teor de carboidratos: ciência ou política? - Medscape - 20 de setembro de 2018.

sexta-feira, 17 de agosto de 2018

E se cada estudo observacional gerasse pânico?

Estou em férias, fora do Brasil, e tinha me proposto a não escrever nada até o fim do mês. Mas parece que o mundo está desabando, e finalmente está PROVADO que low-carb mata! Ao menos é o que as incontáveis mensagens que recebi sugerem, ao reproduzir manchetes tais como:



Ou



Ou ainda:



Esta última é, sem dúvida, a melhor de todas, visto que o estudo sequer menciona dieta paleolítica, e sim low-cab, e que dieta paleolítica sequer é (necessariamente) low-carb.

E de onde saiu essa notícia bombástica? Pessoas foram sorteadas para seguir uma dieta low-carb ou uma dieta habitual, foram acompanhadas por 20 anos, e viveram 4 anos menos? Foi isso? Vejamos o estudo original:


Um estudo de coorte, ou seja, observacional!

Neste momento, você deve parar tudo, e ler as seguintes postagens:

Leu. Mentira. É sério - vá lá e leia! Se você ler as três postagens acima, não precisará ler mais nada sobre esse assunto, com a vantagem de estar imunizados não apenas quanto a esse pânico atual, mas também para os vindouros.

Mas Ok, vamos mais uma vez analisar um estudo observacional.

1) É observacional. Como sabemos disso? Pelo título. Coorte = observacional. E, como já vimos, estudo observacional não pode estabelecer causa e efeito. Portanto, quando você diz que low-carb encurta a vida, com ESSE tempo verbal, você está afirmando que algo (low-carb) CAUSA algo (encurtamento da vida). Isso é impossível com um estudo de coorte (não entendeu? Leia as três postagens acima).

2) É escrito pelo Walter Willett. 100% dos estudos publicados por este autor, que é o chefe da escola de saúde pública de Harvard, vilanizam a carne vermelha e a gordura saturada.

3) A coorte foi estabelecida originalmente para avalizar outra coisa, não dieta low-carb! Isso é importante, pois novas análises retrospectivas de estudos antigos têm chance muito maior de produzir vieses. Não bastasse isso, a coorte foi inquirida sobre o que comia com o emprego de um questionário de frequência alimentar (algo completamente pseudocientífico), apenas uma vez no início do "estudo" entre 1987-1989, e entre 1993-1995, e os resultados aferidos décadas depois.

4) O grupo que consumia menos carboidrato (menos de 40% das calorias, o que não é de fato low carb) nessa coorte tinha também as seguintes características (tabela 1 do estudo): eram mais obesos (maior IMC), faziam menos exercício, fumavam mais, tinham uma maior incidência de diabetes. Em outras palavras, comer menos carboidratos, nessa coorte específica, era um MARCADOR de maus hábitos. Exatamente como explicado nas 3 postagens cuja leitura foi indicada acima.

Ok, mas você não está convencido. Afinal, o UOL, a GLOBO e o TERRA não podem estar errados!

Ok, então eu pergunto: como seria o mundo se todos os estudos observacionais fossem levados a sério?

Vejamos:

Neste estudo observacional, foram avaliados 42 países da Europa:
Conclusão?
Ou seja, quanto mais carboidratos, mais doença cardiovascular. Quanto mais gordura e proteína, menos doença cardiovascular. E aí? qual tem razão? Não tem como saber! Ambos são estudos OBSERVACIONAIS - apenas sugerem tópicos a ser investigados em ensaios clínicos randomizados - NÃO DEVERIAM gerar manchetes. Aliás, este aí não gerou. Por que será que as manchetes só surgem quando o estudo observacional é CONTRÁRIO a low-carb?

Mas você ainda acha que devemos levar completamente a sério estudos observacionais?

Ok, nesse caso, quero ver as seguintes manchetes:

the incidence of colorectal cancer was higher in vegetarians than in meat eaters.

MANCHETE: Estudo PROVA que NÃO comer carne vermelha AUMENTA seu risco de câncer colo-retal

Homens vegetarianos têm mais depressão. A manchete bizarra seria "Uma dieta vegetariana CAUSA depressão, e pode levar ao suicídio!". Sabe porque eu nunca escrevi sobre esse estudo? Porque ele é observacional. Não presta pra nada, apenas para levantar hipóteses. A diferença é que aqui, nesse blog, tento ser honesto.

Caso contrário, poderia citar ainda esse:
Vegetarians displayed elevated prevalence rates for depressive disorders, anxiety disorders and somatoform disorders.

Se eu fosse seguir o exemplo da imprensa, eu deveria escrever algo como: "CUIDADO: ser vegetariano AUMENTA o seu risco de desenvolver depressão, ansiedade e transtornos somatoformes!".

Se você realmente acredita que low-carb reduz a sua expectativa de vida em 4 anos baseado em um estudo observacional com questionários, você tem OBRIGAÇÃO de acreditar em todos estes outros exemplos. E nós próximos (já começo a sorrir...).

Que tal entrar no mundo do reductio ad absurdum, e verificar alguns estudos observacionais realmente interessantes?

Você sabe qual a única diferença entre epidemiologia nutricional e horóscopo? É que a sua data e hora de nascimento pode ser conhecida com precisão, já os questionários nutricionais são imprecisos e pseudo-científicos. Por este motivo, o seguinte estudo é MUITO mais confiável do que o estudo de Harvard que gerou tanta comoção:

Residents born under Leo had a higher probability of gastrointestinal hemorrhage (P=0.0447), while Sagittarians had a higher probability of humerus fracture (P=0.0123) compared to all other signs combined.

Ou seja: pessoas do signo de leão tinham maior chance de ter hemorragia intestinal, e pessoas de sagitário tinham maior chance de quebrar o úmero. Os autores obviamente fizeram o estudo como uma piada, uma chacota sobre o abuso da epidemiologia. Pena que, quando é sobre low-carb, as pessoas levam a sério. Pois, repito, ambos estudos são observacionais. A diferença é que não há dúvida sobre a data de nascimento das pessoas, ao contrário da fidedignidade das suas respostas em questionários.

E que tal esse?
Com métodos observacionais, e um número suficientemente grande de pessoas no banco de dados, é possível descobrir que quem nasceu em março tem maior chance de desenvolver câncer de próstata, e quem nasceu em janeiro vomita mais. Eu preferia vomitar mas, infelizmente, nasci em março...

A única diferença entre os exemplos bizarros dados acima e o estudo em questão, é que estes tem uma fonte de dados MAIS confiável (data de nascimento), mas o atual alinha-se com o pensamento nutricional vigente. Sendo assim, a imprensa reage com um grande suspiro de alívio, como se dissesse: "Ufah - nós sempre soubemos que esse negócio de low-carb era loucura, não aguentávamos mais essa sucessão de ensaios clínicos randomizados favoráveis. Felizmente, temos agora algo para produzir manchetes".

Ainda bem que não nasci em fevereiro. Câncer de pulmão é bem pior...

***

Bônus!

Acabei de lembrar que esqueci de colocar aqui um dos estudos mais interessantes para demostrar que, até mesmo em estudos prospectivos e randomizados, uma análise de subgrupo com critérios que não haviam sido pré-especificados, pode produzir resultados bizarros e risíveis - mas altamente significantes do ponto e vista estatístico - o que prova que significância estatística não é nada se o estudo for mal feito:

Trata-se de um estudo de câncer de próstata avançado tratado com um droga chamada abiraterona. Suas chances de responder favoravelmente a essa droga dependem, se você acreditar no tipo de estatística empregada para determinar que low-carb faz você viver 4 anos a menos, do dia da semana em que você nasceu. Sim, é mais um estudo que emprega propositalmente o reductio ad absurdum para educar o leitor:

Como você pode ver, se você for portador de câncer de próstata avançado, o ideal é ter nascido numa segunda-feira, pois isso aumenta MUITO a sua chance de responder favoravelmente à droga abiraterona. Mas eu disse NASCER numa segunda-feira. Pois se sua biópsia de próstata tiver sido numa segunda-feira, sua chance de ter bons resultados com esse medicamento caem drasticamente. Eu nasci num domingo. Pelo gráfico acima, tive azar. Que pena!! Se minha mãe tivesse esperado apenas mais UM dia...

Lembre-se: é ESSE o (baixo) nível (do ponto de vista estatístico) do estudo de Harvard que gerou as manchetes que a imprensa repercutiu.